TPUv1TPUv2TPUv3Date introduced201620172018Process node28 nm16 nm16 nmDie size (mm²)330mm625mm700mmOn-chip memory (MB)28MB64MB64MBClock speed (MHz)700MHz700MHz940MHzMemory8 GB DDR316 GB HBM32 GiB HBMMemory bandwidth300 GB/s700 GB/s900 GB/sTDP (W)75280450TOPS (Tera/Second)92180360TOP...
TPUv1TPUv2TPUv3Date introduced201620172018Process node28 nm16 nm16 nmDie size (mm²)330mm625mm700mmOn-chip memory (MB)28MB64MB64MBClock speed (MHz)700MHz700MHz940MHzMemory8 GB DDR316 GB HBM32 GiB HBMMemory bandwidth300 GB/s700 GB/s900 GB/sTDP (W)75280450TOPS (Tera/Second)92180360TOP...
现在我们对比一下 TPU v2 和 v3 Pod,最大的区别就在算力上:TPU v2 有 256 块 TPU v2 组成,算力为 11.5 PFLOPS;Tpu v3 则由 1024 块 TPU v3 芯片组成,算力为 100 PFLOPS。这也就是为什么我们一直在说,TPU v3 是一个 TPU v2 的强化版,最本质的原因就是两者在核心架构上本质的区别没有那么明显,而主要...
现在我们对比一下 TPU v2 和 v3 Pod,最大的区别就在算力上:TPU v2 有 256 块 TPU v2 组成,算力为 11.5 PFLOPS;Tpu v3 则由 1024 块 TPU v3 芯片组成,算力为 100 PFLOPS。这也就是为什么我们一直在说,TPU v3 是一个 TPU v2 的强化版,最本质的原因就是两者在核心架构上本质的区别没有那么明显,而主要...
谷歌2020年发布,服务器推理和训练芯片,芯片数量是TPUv3的四倍。 硬件架构 功能特性 1).通过引入具有光学数据链路的光路交换机(OCS)来解决规模和可靠性障碍,允许 4K 节点超级计算机通过重新配置来容忍 1K CPU 主机在 0.1%–1.0% 的时间内不可用。 2).公开了 DLRM(SparseCore 或 SC)中嵌入的硬件支持,DLRM 是自...
谷歌在 TPU v2/v3 Pod 中采用了 2D Torus 网络结构,这种结构允许每个 TPU 芯片与相邻的 TPU 芯片直接连接,形成一个二维平面网络。这种设计减少了数据在芯片间传输时的通信延迟和带宽瓶颈,从而提高了整体的计算效率。基于此,谷歌优化了同步训练,在同等资源条件下,通过避免对参数服务器的依赖,通过 all reduce 的方法...
更重要的是,在能效方面,TPU v3 更是大幅领先于 TPU v2。背后的原因除了谷歌改进了芯片设计,对于深度学习场景有了更深和更广的优化面意外,最重要的一点就是 TPU v3 更好地管理了芯片的温度表现,用水冷代替风冷使得芯片更容易运行在合理温度之下。 下面这张图展示了 TPU v2 和 v3 的俯视图以及极度简化的结构。
谷歌2020年发布,服务器推理和训练芯片,芯片数量是TPUv3的四倍。 硬件架构 功能特性 1).通过引入具有光学数据链路的光路交换机(OCS)来解决规模和可靠性障碍,允许 4K 节点超级计算机通过重新配置来容忍 1K CPU 主机在 0.1%–1.0% 的时间内不可用。 2).公开了 DLRM(SparseCore 或 SC)中嵌入的硬件支持,DLRM 是自...
更重要的是,在能效方面,TPU v3 更是大幅领先于 TPU v2。背后的原因除了谷歌改进了芯片设计,对于深度学习场景有了更深和更广的优化面意外,最重要的一点就是 TPU v3 更好地管理了芯片的温度表现,用水冷代替风冷使得芯片更容易运行在合理温度之下。 下面这张图展示了 TPU v2 和 v3 的俯视图以及极度简化的结构。
如下图所示,TPU v3 的核心数量是 v2 的两倍,而 TFLOPs 略多一倍。TPU v4 的性能将再次翻倍 (2.7 倍)。其矩阵乘法单元的吞吐量增加了一倍多。目前尚不清楚太多其他内容,但如果内核数量增加一倍或矩阵乘法大小增加,也就不足为奇了。还提到了互连技术在增加内存带宽方面的未具体进展。这加剧了许多设计人员在推动更...